Tag für Lehrende 2024 der FHStP

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07.02.2024

🛠️ Wissenschaftliche Methode trifft Künstliche Intelligenz

#DigitaleTransformation #KIIntegration #KünstlicheIntelligenz #WissenschaftlichesArbeiten #Kompetenzentwicklung

 

Elham Müller

Dieser Blogbeitrag setzt sich mit der Integration von KI-Tools im Lehrmodul "Wissenschaftliches Arbeiten" auseinander und betrachtet dabei die notwendigen Fähigkeiten der Studierenden, die erforderlichen Richtlinien, geeignete Lehrmethoden und die Gestaltung von Leistungsnachweisen.

Die fortschreitende Digitalisierung hat nicht nur den wissenschaftlichen Arbeitsprozess, sondern auch die Art und Weise, wie wir Wissen vermitteln, grundlegend verändert. Insbesondere die Verbreitung von generativen KI-Instrumenten wie ChatGPT oder Elicit hat einen signifikanten Einfluss auf die Hochschul-Lehre (Grassini, 2023; Rudolph et al., 2023) und eröffnet neue Potenziale, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich.

Dieser Blogbeitrag setzt sich mit der Integration von KI-Tools im Lehrmodul "Wissenschaftliches Arbeiten" auseinander und betrachtet dabei die notwendigen Fähigkeiten der Studierenden, die erforderlichen Richtlinien, geeignete Lehrmethoden und die Gestaltung von Leistungsnachweisen.

Förderung des kritischen Denkens durch eigenständiges Schreiben

Das überarbeitete Lehrmodul legt einen starken Fokus auf die Förderung des kritischen Denkens der Studierenden. Anstelle von traditionellem Frontalunterricht und reiner Theorievermittlung setzt der Kurs auf Coaching und Begleitung während der Schreibphase. Die Studierenden werden ermutigt, eigenständig Forschungsfragen zu formulieren und Studienarbeiten zu verfassen. Diese Umstellung zielt darauf ab, die Selbstständigkeit der Studierenden zu stärken und gleichzeitig die Chancen von KI-Tools zu nutzen.

Erwerb von Fähigkeiten und Kenntnissen

Die Integration von KI erfordert von Studierenden spezifische Fähigkeiten und Kenntnisse. Neben technischen Kompetenzen im Umgang mit KI-Tools müssen sie auch ein tiefes Verständnis für deren Anwendungsgebiete und Grenzen entwickeln. Der Kurs legt daher Wert auf praxisnahe Übungen und Fallstudien, um den Studierenden die Möglichkeit zu geben, ihre Fähigkeiten im Umgang mit KI zu vertiefen.

Notwendige Richtlinien und Standards

Die Nutzung von KI in der Hochschul-Lehre erfordert klare Richtlinien und Standards. Der Kurs setzt sich mit Fragen der Ethik, Datenschutz und Transparenz auseinander. Es wird angestrebt klare Leitlinien für den verantwortungsbewussten Einsatz von KI-Tools zu entwickeln, um sicherzustellen, dass die Studierenden in einer sicheren und ethisch vertretbaren Umgebung agieren.

Geeignete Lehrmethoden

Die Vermittlung von Kompetenzen im Kontext wissenschaftlichen Arbeitens erfordert angepasste Lehrmethoden. Der Kurs setzt auf interaktive Gruppenarbeiten, Diskussionen und Peer-Reviews, um den Austausch von Erfahrungen und Ideen zu fördern. Darüber hinaus werden Online-Ressourcen und Tutorials bereitgestellt, um den Studierenden eine kontinuierliche Unterstützung beim Einsatz von KI-Tools zu bieten.

Begleitung durch explorative Studien

Um Erkenntnisse über den Einsatz und den Nutzen von KI-Tools zu gewinnen, wird der Kurs von einer explorativen Studie begleitet. Diese untersucht verschiedene Aspekte, darunter:

  • Welche Fähigkeiten und Kenntnisse müssen Studierende hinsichtlich KI-Tools erwerben?
  • Welche Richtlinien und Standards sind für den Einsatz von KI in Lehrveranstaltungen zu wissenschaftlichem Arbeiten notwendig?
  • Welche Lehrmethoden eignen sich zur Vermittlung von Kompetenzen im Kontext wissenschaftlichen Arbeitens?
  • Wie können Leistungsnachweise unter Integration von KI gestaltet werden?

Die Studienergebnisse werden im Januar 2024 ausgewertet und zur ICM beyond in St. Pölten präsentiert.

Fazit

Die Integration von KI im Lehrmodul "Wissenschaftliches Arbeiten" birgt Herausforderungen, aber auch vielfältige Chancen. Durch die gezielte Förderung des kritischen Denkens, begleitet von explorativen Studien und klaren Richtlinien, können Studierende effektiv auf die Anforderungen einer digitalisierten Wissenschaft vorbereitet werden. Die kontinuierliche Evaluation und Anpassung des Lehrmoduls gewährleisten eine zeitgemässe und praxisnahe Ausbildung im wissenschaftlichen Arbeiten unter Berücksichtigung der Potenziale und Grenzen von KI-Tools.

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